«covariance-matrix» 태그된 질문

혼합 모델의 장점 중 하나는 데이터에 대해 분산 공분산 행렬을 지정할 수 있다는 것입니다 (복합 대칭, 자기 회귀, 비 구조적 등). 그러나 lmerR의 함수는이 행렬을 쉽게 지정할 수 없습니다. 누구든지 lmer기본적으로 어떤 구조를 사용하고 왜 쉽게 지정할 수 없는지 알고 있습니까?

18 r  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

6 가지 변수 AAA , BBB , CCC , DDD , EEE 및 F에 대한 주성분 분석을 수행했습니다 FF. 올바르게 이해하면 회전하지 않은 PC1은 이러한 변수의 선형 조합이 데이터에서 가장 큰 차이를 설명 / 설명하고 PC2는 이러한 변수의 선형 조합이 데이터에서 다음으로 가장 큰 차이를 설명하는 방식을 알려줍니다. 그냥 궁금 …

17 variance  pca  r-squared  covariance-matrix 

강력한 PCA ( Candes et al 2009 또는 Netrepalli et al 2014에서 개발 한 )는 다변량 이상치 탐지에 널리 사용되는 방법 이지만 , 공분산 행렬의 강력하고 규칙적인 추정을 통해 Mahalanobis 거리를 이상치 탐지에도 사용할 수 있습니다 . 한 방법을 다른 방법으로 사용하는 것의 장점에 대해 궁금합니다. 내 직감에 따르면 둘 …

17 pca  outliers  covariance-matrix  robust  anomaly-detection 

이 질문 에서 언급했듯이 공분산 행렬의 최대 순위는 n−1n−1n-1 이며 여기서 nnn 은 표본 크기이므로 공분산 행렬의 차원이 표본 크기와 같으면 단수입니다. 공분산 행렬 의 최대 순위 n 에서 111 을 빼는 이유를 이해할 수 없습니다 .nnn

17 covariance-matrix  linear-algebra 

데이터가 1d 인 경우 분산은 데이터 포인트가 서로 다른 정도를 나타냅니다. 데이터가 다차원이라면 공분산 행렬을 얻게됩니다. 다차원 데이터에 대해 데이터 포인트가 일반적으로 어떻게 다른지를 단일 수치로 나타내는 측정 값이 있습니까? 이미 많은 솔루션이 있다고 생각하지만 솔루션을 검색하는 데 사용할 올바른 용어가 확실하지 않습니다. 공분산 행렬의 고유 값을 더하는 것과 같은 …

17 variance  covariance  covariance-matrix 

여러 양의 정한 행렬의 평균이 반드시 양의 한정 또는 양의 반정의입니까? 평균은 요소 별 평균입니다.

15 mathematical-statistics  matrix  covariance-matrix 

표본의 표본 공분산 행렬 를 추정하고 대칭 행렬을 얻습니다. 로 , I 만들고 싶습니다 -variate 정상 분산 RN을하지만, 그러므로 나는의 콜레 분해 필요가 . 가 양의 양수가 아닌 경우 어떻게해야 합니까?C n C C씨씨C씨씨C엔엔n씨씨C씨씨C

15 r  random-generation  covariance-matrix  multivariate-normal  cholesky 

나는 통계가 너무 좋지 않아서 이것이 단순한 질문이라면 사과드립니다. 일부 데이터에 곡선을 맞추고 때로는 내 데이터가 형식으로 음의 지수에 가장 잘 맞으며 때로는 적합이 a * e ( − b * x 2 )에 더 가깝습니다 . + c . 그러나 때로는 둘 다 실패하고 선형 피팅으로 돌아가고 싶습니다. 내 …

15 variance  model-selection  python  curve-fitting  covariance-matrix 

Gelman 및 Rubin 진단은 병렬로 실행되는 여러 mcmc 체인의 수렴을 확인하는 데 사용됩니다. 체인 내 분산과 체인 간 분산을 비교하면 노출은 다음과 같습니다. 단계 (각 매개 변수) : 과도하게 분산 된 시작 값에서 길이 2n의 m ≥ 2 체인을 실행하십시오. 각 체인에서 첫 번째 n 추첨을 버리십시오. 체인 내 및 …

14 mcmc  convergence  covariance-matrix 

번째 패밀리의 번째 형제에서 측정 한 응답 변수 있다고 가정합니다. 또한, 일부 행동 데이터 는 각 과목에서 동시에 수집되었습니다. 다음 선형 혼합 효과 모델로 상황을 분석하려고합니다.yijyijy_{ij}jjjiiixijxijx_{ij} yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} = \alpha_0 + \alpha_1 x_{ij} + \delta_{1i} x_{ij} + \varepsilon_{ij} 여기서 및 은 각각 고정 절편 및 기울기이고, 는 임의 기울기이며 는 잔차입니다.α0α0\alpha_0α1α1\alpha_1δ1iδ1i\delta_{1i}εijεij\varepsilon_{ij} …

14 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix  non-independent 

여기서 가우스 혼합 모델을 시도하는 동안 이 4 가지 공분산 유형을 찾았습니다. 'full' (each component has its own general covariance matrix), 'tied' (all components share the same general covariance matrix), 'diag' (each component has its own diagonal covariance matrix), 'spherical' (each component has its own single variance). 나는 각 유형에 …

13 covariance-matrix  gaussian-mixture 

내 임무는 6 변수의 공분산 행렬에 변화가 있는지 테스트하는 것입니다. 6 개의 변수 값은 동일한 주제에서 두 번 측정됩니다 (측정 사이 3 년). 어떻게해야합니까? SAS를 사용하여 대부분의 작업을 수행했습니다.

13 hypothesis-testing  repeated-measures  multivariate-analysis  covariance-matrix 

배경과 문제 회귀 및 후속 베이지안 최적화 (BO)에 가우시안 프로세스 (GP)를 사용하고 있습니다. 회귀를 위해 MATLAB 용 gpml 패키지를 여러 가지 맞춤형 수정과 함께 사용 하지만 문제는 일반적입니다. 입력 공간에서 두 개의 훈련 입력이 너무 가까울 때 공분산 행렬이 확실하지 않을 수 있습니다 (이 사이트에는 이에 대한 몇 가지 질문이 …

12 regression  covariance-matrix  gaussian-process  bayesian-optimization 

선형 모델이 Model1있고 vcov(Model1)다음 행렬을 제공 한다고 가정하십시오 . (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 이 예제에서이 매트릭스는 실제로 무엇을 표시합니까? 모델과 독립적 변수에 대해 안전하게 어떤 가정을 할 수 있습니까?

12 r  interpretation  multicollinearity  assumptions  covariance-matrix 

공분산 행렬 와 Y 가 있다고 가정합니다 . 이러한 옵션 중 공분산 행렬은 무엇입니까?엑스XX와이YY 엑스+ YX+YX+Y 엑스2X2X^2 엑스와이XYXY 공분산 행렬이되는 데 필요한 것이 무엇인지 이해하는 데 약간의 어려움이 있습니다. 예를 들어 이고 Y = cov ( Y 1 , Y 2 ) 인 경우 1을 유지하려면 해당 cov ( X …

12 covariance  covariance-matrix